身高是可以预测的吗？ 是的，可以。 你以为是父亲和母亲的身高平均值？那为何儿子比女儿身高要高？要理解这个问题，就要懂得如何计算。下面介绍一下计算的方法。...在第5章到第7章，我们将看到，费歇尔如何能够将高尔顿向平均值回归的思想纳入统计模型，而这种模型现在支配着经济学、医学研究和工程学的很多内容。...3，选择响应 把上面选择的个体进行繁育，后代的平均值为112，这里的选择响应就是112-100=12 4，选择差和选择响应的关系 育种中，高遗传力的，你优中选优，后代大部分可以遗传。...这是因为选择差和选择响应的关系是： 选择响应 = 选择差 * 遗传力 所以，上面的遗传力为：12/20 = 0.6 计算后代的身高 题目： 父亲180，母亲165，他们的子女身高多少？...解答： 先计算父母对于平均值的离差： 父亲高于平均身高的值为：180-172=8，选择差为8 母亲的选择差为：165-160=5，选择差为5 父亲可以遗传给后代的为：8*0.8 = 6.4 母亲可以遗传给后代的为
css后代选择器的使用 说明 1、后代选择器必须用空格隔开。 2、后代不仅仅是儿子, 也包括孙子/重孙子, 只要最终是放到指定标签中的都是后代。...3、后代选择器不仅仅可以使用标签名称，还可以使用其它选择器。 后代选择器可以通过空格一直延续下去。...作用： 找到指定标签的所有特定的后代标签, 设置属性 格式： 标签名称1 标签名称2{ 属性:值; } 先找到所有名称叫做"标签名称1"的标签, 然后再在这个标签下面去查找所有名称叫做"...标签名称2"的标签, 然后在设置属性 以上就是css后代选择器的使用，希望对大家有所帮助。
css后代选择器的介绍 说明 1、后代选择器又称为包含选择器，可以选择作为某元素后代的元素。 2、从h1开始里面包含的所有的em元素变成红色，h1为祖先，其他的em都是后代。...即选中后代，不管是儿子还是孙子，只要是都会被选中，为后代选择器。... c的子代 c的后代 ... c的兄弟 以上就是css后代选择器的介绍，希望对大家有所帮助。
一、余弦相似度的原理 在利用sql实现余弦相似度匹配之前，先讲一讲实现余弦相似度的原理，相信搞清楚原理之后，你可以用多种方法计算出两个向量之间的余弦相似度。...1.基本原理 余弦相似度是通过计算两个向量的夹角余弦值来评估它们的相似度，也可以说是根据两个空间向量的夹角来评估两个个体的差异度。...余弦相似度也可以用余弦距离表示，余弦距离通常定义为 ，也就是用 1 减去它们的余弦相似度来得到一个表示距离的数值，该数值范围在[0,2]之间，值越小表示两个向量越 “接近”，相似度越高。...这里假设有两个向量 和 ， ，向量 ,则 、 两向量的余弦相似度为： 从上述公式可以看出，要计算两个向量的余弦相似度，只需要计算出两个向量的点积与模即可，接下来我们就分别计算两个向量的点积与模。...二、利用SQL计算相似度 通过上面的学习你应该已经搞清楚了余弦相似度的基本原理，接下来我们就开始利用sql来进行余弦相似度的计算。
css后代选择器和子元素选择器的区别 说明 1、后代选择器使用空格作为连接符号，子元素选择器使用>作为连接符号。 2、后代选择器选中所有的特定后代标签，子元素选择器选中所有的特定的直接标签。...后代选择器会选中指定标签中, 所有的特定后代标签, 也就是会选中儿子/孙子..., 只要是被放到指定标 签中的特 定标签都会被选中 子元素选择器只会选中指定标签中, 所有的特定的直接标签, 也就是只会选中特定的儿子标签...实例 比如说只要选择class为box的li标签而不选到最内层的li标签该如何做？ 单纯用后代选择器很难做到吧！...可以这样写： div li{} 再比如说，同理只想选择最内层的li标签该怎么做？... 以上就是css后代选择器和子元素选择器的区别
研究使用一种weighted randomized combination的算法，寻找最高覆盖度的简并引物。...并基于此开发了软件DegePrime，进一步重新设计了针对细菌V3-V4 region (341F-805R)的新引物。 在引物的设计过程中，较高的简并度有利于较高的覆盖率，但也可能导致非特异性扩增。...本文开发的DegePrime可以对MC-DPD问题进行近似求解，且得到的引物覆盖度高于之前软件HYDEN。 ? DegePrime得到覆盖度高于HYDEN。...老引物341F’: CCTACGGGNGGCWGCAG 新引物341’: CCTAHGGGRBGCAGCAG 多3个简并，极大的提升了对古菌的覆盖度。...多一个简并，极大的提升了对古菌的覆盖度。 ? ? ? 横坐标为老引物(A,C)或新引物(B)得到的扩增子数据；纵坐标为宏基因组(A, B)或新引物扩增子数据(C)。
推荐阅读时间：8min~9min 文章内容：相似度算法选择 近邻推荐之基于用户的协同过滤 以及 近邻推荐之基于物品的协同过滤 讲解的都是关于如何使用协同过滤来生成推荐结果，无论是基于用户的协同过滤还是基于物品的协同过滤...，相似度的计算都是必不可少的，那么都有哪些计算相似度的方法呢？...到底什么是相似度呢 在推荐系统中，近邻推荐的核心就是相似度计算方法的选择，由于近邻推荐并没有采用最优化思路，所以效果通常取决于矩阵的量化方式和相似度的选择。...余弦相似度在度量文本相似度、用户相似度、物品相似度的时候都较为常用。 修正余弦相似度 余弦相似度读绝对值不敏感的问题可以通过修正余弦相似度来解决。...总结 这里介绍了几种常见向量的相似度计算方法，如果向量的元素是布尔类型的相似度，适合使用杰卡德相似度、余弦相似度、修正余弦相似度，如果向量的元素是实数值，适合使用欧氏距离、余弦相似度、修正余弦相似度。
之前推荐过json组装和解析的开源库jsoncpp，今天推荐另一款json类库nlohmann，其以对于现代C++的支持度高而著称。...下载和安装 下载链接见(https://github.com/nlohmann/json)， 针对github使用有一个小技巧，如果针对这类开源库仅仅是使用其源码，并不需要一直追踪源文件，可以选择代码页面右侧中部的...Release部分，下载release版本的代码集成到自己的项目中即可。...就像nlohmann库的release部分不仅支持源码的下载，也支持项目集成所需的include文件夹。...总结 nlohmann对于现代C++的支持度非常高，解析和生成json都很方便。但是其并不是紧凑型格式，存在占用空间大的问题，为此，其提供了多种将json对象转换成字节流的方法，在此不再赘述。
，这是1:N 人脸识别的一个例子； 像这样的例子还有很多，事实上，以神经网络对样本进行特征的提取，然后在海量的特征库里进行特征相似度的搜索/比对/匹配，已经是AI技术落地的一大领域。.../test_emb.py 假设我们现在要在db里放入7030张图片的特征来作为我们的特征库，之后，待搜索的图片就和该特征库来做相似度匹配。...如何返回更相似度最近的一批特征，而不只是一个特征？（好吧，Deepvac类也支持） 如何让特征库使用的内存空间更小？（你看，上面都需要把特征库拆分到多个cuda设备上了） 搜索速度方面如何更快？...无论如何内存都不够用：Distributed index 在某些情况下，内存或者显存无论如何都不够使用。比如要加载20多个GB的特征库，但是显卡只有11GB，又不想妥协任何的准确度。那怎么办呢？...我们已经见识过的关键字有Flat、IVF、PQ，那么如何选择一种Index来匹配我们的场景呢？
概述 此项目的主要内容是应用机器学习方法来判断简历中工作技能的匹配程度。一家机构向纽约数据科学研究院的学生陈述了此项目，他们希望找到合适的学生来完成项目。...我们决定用Word2vec的词向量技术来评测清单中3000项技能的相似度，这里假设简历的文本数据就是Word2vec的文本集合。...我们也看到，某些簇内的单词还可以被进一步分为多个子类，但鉴于我们任意选择的K值，这个结果并不奇怪（这表明事实上选择一个更大的k值就会拆散这些簇）。...簇之间的距离度量与K-Means方法中对独立样本的距离度量是不一样的，实际上如何在集群之间实现这种“联动方法”有几个不同的选择。...使用聚类分析作为一个整体，我们可以发现除了刚才的词向量距离来测量”技能关联度”之外的另一种方法。
微服务的架构，“确实” 会增加产品 （系统）运维上的成本，这是无庸置疑的。...但真正的重点是: 微服务的架构，可大幅的降低以往产品（系统），在人为介入时的架构设计、需求分析、设计、开发、测试上的复杂度，而可降低因人为介入所产生的错误与风险。...当然，“复杂度、错误、风险、不灭定律”；产品（系统）自身的复杂度、错误、风险，不会因微服务而降低。...但是，微服务提供了另一种的思维，提供了另一种的解决方案；将产品（系统）自身的复杂度、错误、风险，由以往过度依赖人类行为的解决方式，转变为由 “运维工具”，来解决，来承担。...“微服务架构，使我们重新的认知到，人脑的极限与工具的擅长。微服务架构正试着引领着我们，找出人脑与工具间最佳、最高效的匹配工作模式。” 欢迎大家来试试……
电脑在现在社会中使用是非常广泛的，无论是从事互联网行业的公司以及企业，还是一些需要用到互联网的场所都需要用到很多电脑，使用电脑办公已经成为现在社会中的常态。...云桌面服务器如何选择性价比最高？ 云桌面有哪些性能特点？...首先就是云桌面成本很低，让资源能够最大化的使用，其次就是云桌面的使用过程非常稳定顺畅，实现了高效率的资源共享。 云桌面服务器如何选择性价比最高？...云桌面想要稳定的运行是需要搭配服务器的，很多人会问云桌面服务器如何选择性价比最高？...现在市面上拥有很多家服务器厂商，大家可以选择腾讯云这样的大型正规服务器厂商，不同类型的云桌面服务器都可以随意选择，价格也是很低的。
，想想就不happy，如何一回到家就极速换上舒爽的衣服，开心的摊在沙发上，而且自己的其他衣物依然摆放整齐呢？...简要总结一下，亚马逊通过划分临时仓库和中央仓库的不同功能，让临时仓库存放顾客购买需求量大的商品，由于距离非常近，很利于短时间内完成配送服务，提升了顾客满意度，从而带来稳定高效的现金流。...史利特和塔尔占的研究结果还提出另一种变化，把野口的档案收纳方法旋转90度，一箱档案旋转90度就变成一摞档案，这样一来在找档案时，自然会从上到下，每次抽取文件后不放回原处，而放在最上面。...但如何做到呢？借鉴最近最少使用替换算法。...最后，呵护你的关系，第一次见面的一周后，选择对方最熟悉的话题，比如选择与对方行业、公司、产品、个人兴趣相关的话题，来请教一些自己感到苦闷与感到不解的问题，回答的质量不重要，你也不要太挑剔，彼此的肯定很重要
闻说双溪", "userId": 1, "weight": 21 } ] 共13个结果，按照默认的排序方式，即匹配相关度排序，前10个匹配度最高，都是完全带“浣溪沙”三个字的。...争渡，争渡", "userId": 0, "weight": 0 } ] 可以看到排序已经按照weight从大到小来排了，比字符串匹配度的权重更大。...在查询上下文中，查询会回答这个问题——“这个文档是否匹配这个查询，它的相关度高么？” ES中索引的数据都会存储一个_score分值，分值越高就代表越匹配。...总而言之： 1 查询上下文：查询操作不仅仅会进行查询，还会计算分值，用于确定相关度； 2 过滤器上下文：查询操作仅判断是否满足查询条件，不会计算得分，查询的结果可以被缓存。...所以，根据实际的需求是否需要获取得分，考虑性能因素，选择不同的查询子句。 这篇大概就讲这么多，已经能满足大部分场景了。
模式匹配 Switch：JDK 17 中如何实现 Switch 语句的模式匹配？ 粉丝提问： JDK 17 引入的模式匹配 switch 是什么？如何使用这种新特性优化代码？...本文将详细解析 JDK 17 中的模式匹配 switch 特性，展示其用法及优势，并通过代码示例演示如何高效处理复杂的分支逻辑。 正文 一、什么是模式匹配 switch？...模式匹配 switch 是 JDK 17 中引入的一种增强型 switch 语法，支持根据变量的类型或值的模式匹配进行分支逻辑处理。 特点： 简化类型检查和转换。...避免冗长的 if-else 语句。 提升代码可读性和可维护性。 二、模式匹配 switch 的核心功能 1. 类型模式匹配 自动匹配变量类型并进行类型转换。...编译器会将模式匹配优化为高效的字节码，性能与传统 switch 相当甚至更优。 六、总结 模式匹配 switch 的优势： 简化代码：减少冗余的类型检查与转换代码。
在上周的[[3.0 颜色选择]]当中，提到了几个用来选择颜色的工具。这里我们就对这些工具进行一下简单的介绍。...ADOBE COLOR ADOBE COLOR (https://color.adobe.com/zh/create/color-wheel) 是 ADOBE 出品的一个选择颜色选择工具。...色轮 在这个色轮当中，可以基于自己的目的来选择合适的颜色。同时在工具的左侧有一个颜色选择的分类。我们可以先选择想要颜色的颜色分类。然后再转动色轮即可。 2....其中有一个Shades 的功能。可以改变这个配色的不同色调。 总的来说 以上就是几个用来选择配色的工具。其中 ADBOE COLOR 更偏向于配色的设计和图片配色的提取。...其他的则是一些选择好的一些配色方案。如果对自己选择颜色不自信的话，可以使用在这几个搭配好的配色方案来进行绘图哈。
但是，为企业选择合适的PaaS却非常困难，特别当你寻找的是专门为构建和部署应用程序而设计的平台（应用平台即服务，aPaaS）时。...关于如何选择正确的PaaS的最佳建议来自Gartner的报告“选择应用程序平台服务的七个关键标准”。以下是该报告的重点内容。...选择提供者管理还是自我管理的aPaaS 由供应商管理的aPaaS由供应商运行，而自我管理的aPaaS则由用户公司运行。...找到匹配所有这些和其他功能要求的aPaas。 检查业务安排 aPaaS模型因计价模式、SLAs以及你将获得的价格支持而异。...仔细检查这些以及其他重要因素，例如你将要选择的供应商的生态系统，以及aPaaS是否提供业务价值或按用途计价模式。 要获得Gartner的报告以得到关于选择aPaaS的更多详细信息，请单击此处。
写这篇的文章的原因是玩 LOL 手游。 我有个朋友抱怨说打排位匹配的队友太菜了，我就说我打排位觉得队友都挺行的啊？我经常躺赢。...打完之后我就来发文了，虽然结果不便透露，但我对游戏的匹配机制有了一点思考。 所谓「隐藏分」我不知道是不是真的，毕竟匹配机制是所有竞技类游戏的核心环节，想必非常复杂，不是简单几个指标就能搞定的。...但是如果把这个「隐藏分」机制简化，倒是一个值得思考的算法问题：系统如何以不同的随机概率进行匹配？ 或者简单点说，如何带权重地做随机选择？...但假设每个元素都有不同的权重，权重地大小代表随机选到这个元素的概率大小，你如何写算法去随机获取元素呢？...这个元素，我们应该选择比 5 大的最小元素，也就是 6，即preSum数组的索引 3： 如何快速寻找数组中大于等于目标值的最小元素？
要确保下载的Chrome和Chromedriver匹配，您可以按照以下步骤进行操作： 确定Chrome版本：首先，您需要确定您下载的Chrome的版本号。...您可以在Chrome浏览器中点击右上角的菜单按钮，然后选择“帮助”>“关于Google Chrome”来查看版本号。记下这个版本号，例如"Chrome 116.0.5845.141"。...下载匹配的Chromedriver：接下来，您需要下载与您的Chrome版本匹配的Chromedriver。Chromedriver是一个用于自动化测试的工具，它与特定版本的Chrome浏览器兼容。...在该网站上，您可以找到与您的Chrome版本匹配的Chromedriver版本。点击下载链接，将Chromedriver下载到您的计算机上。...通过以上步骤，您可以确保下载的Chrome和Chromedriver版本匹配，从而避免Chrome和Chromedriver不兼容的问题。
简介 也称：缩小增量 排序，属于 内排序算法中 的 插入排序类别 是对 直接插入排序算法 的优化和升级 2. 算法原理 3. 算法示意图 步骤1：初始状态 步骤2：跳跃分割 & 排序 4....srcArray.length; i++) { temp = srcArray[i]; // 对子序列执行直接插入排序，即 循环两两比较子序列的值...= 0; j -= increment) { if (temp < srcArray[j]) { // 将小的元素放到前面...、大的元素放到后面 srcArray[j + increment] = srcArray[j]; } else {...性能分析 以下将分析算法的性能：时间复杂度、空间复杂度、稳定性 Carson带你学数据结构系列文章： Carson带你学数据：线性表-数组、链表 Carson带你学数据：特殊的线性表-栈、队列
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